小编jea*_*ean的帖子

我试图将一个具有完全紧密的已知蒙版的对象粘贴到图像上，因此它应该很容易，但是如果没有一些后期处理，我会在边界处得到人工制品。我想使用混合技术泊松混合来减少伪影。它是在 opencv 中实现的seamlessClone。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#user provided tight mask array tight_mask of dtype uint8 with only white pixel the ones on the object the others are black (50x50x3)
tight_mask
#object obj to paste a 50x50x3 uint8 in color
obj
#User provided image im which is large 512x512 of a mostly uniform background in colors
im
#two different modes of poisson blending, which give approximately the same result
normal_clone=cv2.seamlessClone(obj, im, mask, …

我知道更改 Shiny 中 sliderInput 的颜色需要更改 css 文件中的某些内容，我尝试sliderInput()使用源查看器查看函数内部，但这对我来说没有意义，因为我对 html 不太了解， CSS。我想它必须在这里改变：

dep <- htmlDependency("ionrangeslider", "2.0.6", c(href = "shared/ionrangeslider"), 
    script = "js/ion.rangeSlider.min.js", stylesheet = c("css/normalize.css", 
      "css/ion.rangeSlider.css", "css/ion.rangeSlider.skinShiny.css")) 

（这是在sliderInput()函数内部）

我还猜想您需要在某处包含具有其他可能颜色的其他 CSS 文件，以便它可以访问它们。但我真的很茫然，我以前从未做过Web开发。
因此，如果有人可以一步步引导我完成它，那就太棒了！我想要一个蓝色滑块（默认颜色），但也想要一个绿色和红色滑块。再次感谢！

我想在 3 维 numpy 数组的 for 循环中释放 GIL

cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=3] array=np.ones((10000000,4,2))
cdef np.ndarray[DTYPE_t,ndim=2] sliced_array
cdef int i
cdef int N=array.shape[0]
for i in range(N):
  sliced_array=array[i]
  #perform computations on slice

当我查看 Cython 生成的 html 时，它看起来像是在调用 Python，sliced_array=array[i]我猜这是因为它推断了其他两个维度的大小，但即使在第二个和第三个轴使用类型化范围时，这条线仍然是黄色 ！

sliced_array=array[i,typed_slice_x,typed_slice_y]

我想在N x N图像的自定义数据集上训练SSD检测器。因此，我研究了Tensorflow对象检测API，并在基于MobileNet v2的COCO上找到了SSD300x300的预训练模型。

在查看用于训练的配置文件时：字段anchor_generator看起来像这样：（紧随本文之后）

anchor_generator {
  ssd_anchor_generator {
    num_layers: 6
    min_scale: 0.2
    max_scale: 0.9
    aspect_ratios: 1.0
    aspect_ratios: 2.0
    aspect_ratios: 0.5
    aspect_ratios: 3.0
    aspect_ratios: 0.33
    }
}

当寻找SSD锚发电机原我是正确的假设，因此：base_anchor_height=base_anchor_width=1？

如果是的话，我假设通过读取多个网格锚点生成器（如果图像是300x300 square）得到的锚点是：大小从0.2 * 300 = 60 * 60像素到0.9 * 300 = 270 * 270像素（不同的宽高比）？

因此，如果要通过固定场来训练NxN图像：

fixed_shape_resizer {
  height: N
  width: N
}

他会使用相同的配置文件锚点，范围从（0.2 * N，0.2 * N）像素到（0.9 * N，0.9 * N）像素（具有不同的宽高比）？

我做了很多假设，因为代码很难掌握，而且似乎还没有文档。我对么 ？是否有一种简单的方法可以可视化使用的锚，而无需训练模型？

我想显示垂直括号以将图左侧的 ylabel 分组，例如将前 3 个变量分组在一起，然后将后面的两个变量分组。

通过使用 fancyarrow 仔细调整注释的 xy 和 xytest 的位置，我可以设法使用 annotate 和 fancyarrows 获得某种垂直括号，但是在不破坏对齐的情况下放置它们非常麻烦，几乎无法撤消。这是因为这个过程同时非常痛苦和脆弱，因为不能将 xy 和 xytest 放置在同一水平线上，因为角度取决于文本大小和括号的长度。另外，在我的示例中，随着旋转，很难管理支架的方向，由于某些原因，支架的方向被颠倒了。

这是我非常糟糕的不成功的尝试：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import figure
figure(figsize=(10, 5), dpi=50)

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame({f"var{i}": np.random.uniform(-1., 1., 2) for i in range(10)})
df["facet"] = [0, 1]
# Vertical plot
df = df.melt('facet', var_name='Variable',  value_name='values')
ax = sns.barplot(data=df, x="values", y="Variable")

ylims = ax.get_ylim()
xlims = ax.get_xlim()
xmin = …

我的目标是绘制一个图,对于每次观察,绘制一个小宽度的垂直条,将该点连接到y = 0线(x轴).

我尝试了不同的geoms,我的理解是geom_bar不行,因为它只能采取正值,但我不太确定.最接近我想要的是,geom_step但它仍然不是我所期望的.你知道办法吗？

我喜欢的情节的一个例子是:

] 1

但是我的点在x轴上没有规则间隔,因此更加困难.
如果您需要具体的例子,您可以使用此数据框:

df <- data.frame(x=c(5.23, 5.67, 6, 9, 15, 15.2),
                 y=c(2, 4, -2, -1, 1, -9))

在tensorflow CIFAR-10 教程在cifar10_inputs.py线174它是说你应该随机化操作的顺序random_contrast和random_brightness更好的数据增强.

为此,我想到的第一件事是从0和1之间的均匀分布中绘制一个随机变量:p_order.并做:

if p_order>0.5:
  distorted_image=tf.image.random_contrast(image)
  distorted_image=tf.image.random_brightness(distorted_image)
else:
  distorted_image=tf.image.random_brightness(image)
  distorted_image=tf.image.random_contrast(distorted_image)

但是获取p_order有两种可能的选择:

1)使用numpy不满意我,因为我想要纯TF和TF阻止其用户混合numpy和tensorflow

2)使用TF,但是因为p_order只能在tf.Session()中进行评估,所以我真的不知道是否应该这样做:

with tf.Session() as sess2:
  p_order_tensor=tf.random_uniform([1,],0.,1.)
  p_order=float(p_order_tensor.eval())

所有这些操作都在函数体内,并从另一个具有不同会话/图形的脚本运行.或者我可以将其他脚本中的图形作为参数传递给此函数,但我很困惑.即使像tensorflow这样的函数或者例如推论似乎以全局方式定义图形而没有明确地将其作为输出返回,这对我来说有点难以理解.